cs285深度强化学习课程笔记第36页

ADP中PI和VI的算法实现

一.深度强化学习PI算法（与自动控制系统相结合）1.1训练初始的Actor（根据状态做出决策）使用了一个神经网络来做actor重要的一点是要训练这个actor，如何训练呢？

AutoGalaxy·2022-12-30 14:34

1.语法与入门-pytorch与自然语言处理

课程链接：Python人工智能20个小时玩转NLP自然语言处理【黑马程序员】_哔哩哔哩_bilibili本系列是自己记的课程笔记pytorch概念与基本元素是基于numpy的科学计算包，提供使用GPU能力的深度学习平台关键元素

还我的鸭脖！·2022-12-30 08:14

几行代码轻松实现，Tensorlayer 2.0推出深度强化学习基准库

2019-11-1116:37:04机器之心发布机器之心编辑部强化学习通过使用奖励函数对智能体的策略进行优化，深度强化学习则将深度神经网络应用于强化学习算法。

喜欢打酱油的老鸟·2022-12-30 08:24

TensorFlow 2.0深度强化学习指南

在本教程中，我将通过实施AdvantageActor-Critic(演员-评论家，A2C)代理来解决经典的CartPole-v0环境，通过深度强化学习（DRL）展示即将推出的TensorFlow2.0特性

weixin_34290352·2022-12-30 08:23

深度强化学习落地方法论（5）——状态空间篇

wyjjyn·2022-12-30 08:23

【神经网络与深度学习】笔记 ——邱锡鹏著

Neuralnetworksanddeeplearning第一部分机器学习基础一、绪论机器学习表示学习二、机器学习概述第二部分基础模型1/4卷积神经网络-CNN2/4循环神经网络-RNN3/4生成对抗网络-GANs4/4深度强化学习

周祁安·2022-12-29 22:18

yxc算法课程笔记

这里写目录标题快速排序堆排序归并排序大数加法大数减法大数乘法大数除法二维前缀和二维差分双指针求最长不重复子串区间合并kmp算法trie树插入并查询单词并查集实现1.判断两个元素是否属于同一个集合2.将两个集合合并DFS和BFSDFS实现全排列DFS实现八皇后BFS求走出迷宫的最短路径（左上走到右下）质数质数的判定：o（sqrt（n）复杂度）短除法给一串数，筛选其中的质数快速幂简单快速幂快速排序#i

mallocbict·2022-12-29 20:00

机器学习 | 台大林轩田机器学习基石课程笔记8 --- Noise and Error

课程主页课程视频和PPT上一节课，我们主要介绍了VCDimension的概念。如果Hypothesesset的VCDimension是有限的，且有足够多N的数据，那么,同时能够找到一个hypothesis使它的,那么就能说明机器学习是可行的。本节课主要讲了数据集有Noise的情况下，是否能够进行机器学习，并且介绍了假设空间H下演算法A的Error估计。目录1.NoiseandProbabistic

CoreJT·2022-12-29 19:15

【MindStudio训练营第一季】课程笔记

【MindStudio训练营第一季】课程笔记新手班课程零基础入门之后，可以了解AI应用的开发流程。使用MindStudio可视化完成流程编排，迅速上手昇腾AI应用开发。

weixin_48453538·2022-12-29 19:04

知识图谱系统课程笔记（二）——知识抽取与挖掘

知识图谱系统课程笔记（二）——知识抽取与挖掘文章目录知识图谱系统课程笔记（二）——知识抽取与挖掘OWL、RDF与RDFS关系知识抽取任务定义和相关比赛知识抽取技术知识获取关键技术与难点知识抽取的子任务实体抽取命名实体识别非结构化数据的实体抽取序列标注方法

微莱羽墨·2022-12-29 19:33

【深度学习】03-04-Spatial Transformer Layer（选修）-李宏毅老师21&22深度学习课程笔记

03-04-SpatialTransformerLayer（选修）不变性为什么CNN有transitioninvariant?1卷积2池化CNN并不是完全transitioninvariantCNN有不完全transitioninvariant无scalinginvariant无rotationinvariantSpatialTransformerLayerSTL概览STN如何实现Transfor

暖焱·2022-12-29 15:21

【深度强化学习】6. Q-Learning技巧及其改进方案

这篇笔记包括了李宏毅深度强化学习三个视频长度的内容。

*pprp*·2022-12-29 12:17

python写篮球游戏_程序员们把“蔡徐坤打篮球”写成了一个游戏

原标题：程序员们把“蔡徐坤打篮球”写成了一个游戏github一直是一个人才辈出的地方从“杨超越杯编程大赛”到“清华课程笔记”无数令人惊叹“还能这样”的项目都源于在github上默默求star的程序员们近期由于

weixin_39810441·2022-12-29 11:48

Coursera课程Big Data Analysis with Scala and Spark Week 1笔记

Coursera上的spark课程笔记。spark为什么快把尽可能多的不可变数据存到内存里，记录对数据的一系列操作。如果某个节点出现问题，重新执行一遍操作即可还原结果，无需太多的磁盘操作。

zhang35·2022-12-29 10:05

论文分享：基于深度强化学习的无人机三维导航

论文题目：DoubleCriticDeepReinforcementLearningforMapless3DNavigationofUnmannedAerialVehicles作者：RicardoBedinGrando1,JuniorCostadeJesus2,VictorAugustoKich3,AlissonHenriqueKolling3,PauloLillesJorgeDrews-Jr2论

执着且专注·2022-12-29 07:03

深度强化学习下移动机器人导航避障

前言这篇博客不是试图去创造轮子，而是运用现有的技术更好的解决问题，或者说仅仅是解决问题，同时也是对自己现阶段工作记录，以便日后查看。一、运行环境macOSHighSierra10.13.6Python2.7.17::Anaconda,Inc.tensorflow-1.8.0-cp27-cp27m-macosx_10_13_x86_64二、配置环境官网下载Anacondahttps://www.an

night_runner·2022-12-29 07:33

基于深度强化学习的区域化视觉导航方法

基于深度强化学习的区域化视觉导航方法人工智能技术与咨询本文来自《上海交通大学学报》，作者李鹏等关注微信公众号：人工智能技术与咨询。了解更多咨询！

人工智能技术与咨询·2022-12-29 07:03

【干货总结】分层强化学习(HRL)全面总结

深度强化学习实验室来源：https://zhuanlan.zhihu.com/p/267524544作者：脆皮咕(S.Q.Yang)编辑：DeepRL最近做分层强化学习的survey，系统地看了相关的经典论文

深度强化学习实验室·2022-12-29 07:29

【论文笔记】基于分层深度强化学习的移动机器人导航方法

目录摘要关键词0引言1基于分层深度强化学习的导航方法1.1模型框架1.1.1避障控制模型1.1.2目标驱动控制模型1.1.3行为选择模型1.2模型训练2实验分析2.1实验设置2.2实验结果与分析2.2.1

Ctrl+Alt+L·2022-12-29 07:28

PaddlePaddle - 人脸关键点检测课程笔记

文章目录一、问题定义二、数据准备2.2查看图像2.3数据集定义作业1：自定义Dataset，完成人脸关键点数据集定义2.4训练集可视化2.5Transforms作业2：实现自定义ToCHW2.6使用数据预处理的方式完成数据定义三、模型组建3.1组网可以很简单作业3：根据上图，实现网络结构3.2网络结构可视化四、模型训练4.1模型配置4.2自定义评估指标作业4：实现模型的配置和训练4.2模型训练4.

鱼不辞水·2022-12-28 18:00

在ubuntu16.04下借助ROS和pytorch运行深度强化学习导航算法

一、安装过程1.重装ubuntu16.04参考文章：win10+ubuntu16.04双系统下完全删除并重装ubuntu16.04_凌波一梦的博客-CSDN博客_双系统重装ubuntu特性化的点：一、进入启动项选择界面：按F10二、分区设置：选择分区类型均为主分区【Primary】，分区位置为空间起始位置【Beginningofthissapce】1.swap分区用于【swaparea】，设置大小

好好学习天天向上01·2022-12-28 16:50

多智能体深度强化学习——MADDPG算法代码分析（tensorflow）

写这篇的目的主要是总结一下最近对MADDPG这篇文章的学习过程。其中对文章的实验部分理解还不够深刻，如果某些该领域的大神能看到这篇博客的话，诚挚希望您们提供一些建议和指导！其中一个问题我已在github提出了个issue:https://github.com/openai/maddpg/issues/551.MADDPG（Multi-AgentDeepDeterministicPolicyGrad

RavenRaaven·2022-12-28 16:15

动手强化学习（七）：DQN 改进算法——Double DQN

1.简介 DQN算法敲开了深度强化学习的大门，但是作为先驱性的工作，其本身存在着一些问题以及一些可以改进的地方。于是，在DQN之后，学术界涌现出了非常多的改进算法。本

Jasper0420·2022-12-28 16:14

深度强化学习专栏 —— 2.手撕DQN算法实现CartPole控制

戳这里猜你想看：深度强化学习专栏——1.研究现状深度强化学习专栏——2.手撕DQN算法实现CartPole控制深度强化学习专栏——3.实现一阶倒立摆pybullet杂谈：使用深度学习拟合相机坐标系与世界坐标系坐标变换关系

bug404_·2022-12-28 16:38

机器学习 | 台大林轩田机器学习基石课程笔记7 --- The VC Dimension

课程主页课程视频和PPT前几节课着重介绍了机器能够学习的条件并做了详细的推导和解释。机器能够学习必须满足两个条件：假设空间H的SizeM是有限大的，即当N(D的大小)足够大时，那么对于假设空间中任意一个假设h，有.利用演算法A从假设空间H中，挑选一个最好的h，记为g，使得,则。这两个条件，正好对应着test和trian两个过程。train的目的是使损失期望;；test的目的是使将算法用到新的样本时

CoreJT·2022-12-28 12:22

林轩田《机器学习基石》课程笔记第七章-VC Dimension

林轩田《机器学习基石》课程笔记7-VCDimension一、概念VCDimension就是某假设集H能够shatter的最多的input的个数，即最大完全正确的分类能力。

f_jiaqi·2022-12-28 12:19

OR青年｜基于深度强化学习进行云资源分配

编者按本文系『OR青年计划』成果，是郭德真同学在覃含章和朱睿豪教授指导下完成。由『运筹OR帷幄』社区主办的『OR青年计划』，旨在帮助对运筹学应用有理想和追求的同学，近距离与学界、业界导师交流课题，深入了解运筹学的细分方向，为后续的深造、就业生涯打下坚实的基础。关于第二届『OR青年计划』的详细情况，请参考成果汇报来啦！第二届OR青年计划之学界实验室结营直播预告！！！云计算的快速发展使得资源分配问题成

运筹OR帷幄·2022-12-28 09:49

OM | 论文精读：深度强化学习与智慧交通(一）

作者：宋绪杰随着城市化和新兴智能技术的发展，交通运输系统中包含了越来越多的人工智能技术（AI），被称为智能交通系统（ITS）。本文主要讨论强化学习（RL）在智能交通系统中的应用，下面摘录文中与“交通信号灯控制”相关的内容。论文标题：DeepReinforcementLearningforIntelligentTransportationSystems:ASurvey论文作者：AmmarHaydar

运筹OR帷幄·2022-12-28 09:18

医学图像处理医学图像处理-卷积神经网络卷积神经网络_典型的深度学习算法（一）：卷积神经网络（CNN）...

在深度学习领域中，已经验证的典型成熟算法有卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、生成对抗网络（GANs）、深度强化学习（RL）等，下面企通查将带领大家对典型的深度学习算法之一——卷积神经网络（

weixin_39830175·2022-12-28 02:18

课程笔记：深度学习与人类语言处理 ——李宏毅，2020 (P5)

原创·作者|阿芒Aris学校|北京理工大学研究方向|自然语言处理来自|AINLP语音辨识模型2、3、4、5：CTC、RNN-T（&RNA）、NeuralTransducer、MoChA李宏毅老师2020新课深度学习与人类语言处理课程主页：http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses_DLHLP20.html视频链接地址：https://www.bilibi

zenRRan·2022-12-28 02:44

读深度强化学习落地指南一书总结

读强化学习落地指南总结提示：写完文章后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录读强化学习落地指南总结前言四、action五、状态5.1设计原则六、回报函数的设计6.1主线reward和稀疏奖励问题6.2杜绝异常行为6.2.1鲁莽-饮鸩止渴6.2.2贪婪-目光短浅，蝇头小利，捡芝麻丢西瓜6.2.3胆怯6.3rewardshaping6.3.1势能函数十一、其他总结七、训练7.1环境可

D_JQ·2022-12-27 13:23

php代码审计课程笔记

代码审计第一章代码审计环境PHP核心配置详解（前5个很重要）register_globals（全局变量注册开关）版本5.4.0移除功能：把用户GET、POST等方式提交上来的参数注册成全局变量，并初始化值为参数对应的值，使得提交参数可以直接在脚本中使用。**allow_url_include（是否允许包含远程文件）**5.2.0默认off功能：直接包含远程文件，当存在include(var)且va

Amire0x·2022-12-27 07:32

吴恩达（Andrew Ng）深度学习课程笔记目录

第一门课程中，你将学习如何建立神经网络（包含一个深度神经网络），以及如何在数据上面训练他们。在这门课程的结尾，你将用一个深度神经网络进行辨认猫。接下来在第二门课中，我们将使用三周时间。你将进行深度学习方面的实践，学习严密地构建神经网络，如何真正让它表现良好，因此你将要学习超参数调整、正则化、诊断偏差和方差以及一些高级优化算法，比如Momentum和Adam算法，犹如黑魔法一样根据你建立网络的方式。

开始King·2022-12-27 06:18

强化学习之模仿学习

通过深度强化学习，我们能够让机器人针对一个任务实现从0到1的学习，但是需要我们定义出reward函数，在很多复杂

薛定谔的炼丹炉！·2022-12-26 23:03

模仿学习笔记：生成判别模仿学习 Generative Adversarial Imitation Learning, GAIL

这里简单地回顾一下GAN，详细的可见NTU课程笔记7454GAN_UQI-LIUWJ的博客-CSDN博客GAN由生成器(Generator)和判别器(Discriminator)组成，它们各是一个神经网络

UQI-LIUWJ·2022-12-26 23:01

深度学习课程笔记（三）Backpropagation 反向传播算法

深度学习课程笔记（三）Backpropagation反向传播算法2017.10.06材料来自：http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses_MLDS17.html

a1424262219·2022-12-26 22:36

数据挖掘-基础知识-笔记汇总5：数据预处理-主成分分析（PCA）和特征提取

课程笔记第四篇本课程笔记的课程来源于清华大学深圳研究生院-袁博老师的《数据挖掘：理论与算法》。视频在学堂在线或者b站都有。

bensonrachel·2022-12-26 21:21

UFLDL教程（四）之Softmax回归

关于AndrewNg的machinelearning课程中，有一章专门讲解逻辑回归（Logistic回归），具体课程笔记见另一篇文章。

weixin_30509393·2022-12-26 16:34

【总结】解决MAPPO（Multi-Agent PPO）问题技巧

深度强化学习实验室官网：http://www.neurondance.com/论坛：http://deeprl.neurondance.com/本文转载自：机器之心清华和UC伯克利联合研究发现，在不进行任何算法或者网络架构变动的情况下

深度强化学习实验室·2022-12-26 15:07

【深度强化学习】MAPPO 代码学习

【深度强化学习】MAPPO代码学习MAPPO的开源代码库：https://github.com/marlbenchmark/on-policyMAPPO的主要实现在onpolicy中实现，接下来逐一对MAPPO

见见大魔王·2022-12-26 15:34

吴恩达【神经网络和深度学习】Week1——深度学习概述

4、Quiz课程笔记整理按照所讲章节的标题来完成1、Whatisaneuralnetwork?以房价预测模型为例，是一个由size过渡

小白有颗大白梦·2022-12-26 07:31

1.1 图像分类：数据驱动的方法，k-近邻，划分训练集/验证集/测试集

本文是对斯坦福大学“CS231n：用于视觉识别的卷积神经网络”课程笔记的翻译。

Hao-qiang·2022-12-25 23:10

Udacity机器人软件工程师课程笔记（十五）-运动学-正向运动学和反向运动学(其二)-DH参数等

正向运动学和反向运动学目录2D中的旋转矩阵sympy包旋转的合成旋转矩阵中的欧拉角平移齐次变换及其逆变换齐次变换的合成Denavit-Hartenberg参数DH参数分配算法正向运动学反向运动学反向运动学举例7.齐次变换的合成齐次变换的合成与旋转的合成遵循着相同的逻辑。假设从坐标系C到坐标系B的变换是已知的，从坐标系B到坐标系a的变换也是已知的。CrP/Co^C\bold{r}P/CoCrP/Co

Stan Fu·2022-12-25 22:15

83篇文献-万字总结强化学习之路

深度强化学习实验室报道作者：侯宇清，陈玉荣编辑：DeepRL深度强化学习是深度学习与强化学习相结合的产物，它集成了深度学习在视觉等感知问题上强大的理解能力，以及强化学习的决策能力，实现了端到端学习。

Datawhale·2022-12-25 10:26

应用前瞻||强化学习求解车间调度问题的未来

文章目录在理论和应用上，深度强化学习仍然处于人工智能的初级阶段，随着信息技术和制造技术的发展，将会出现更多不同的应用模式，关于深度强化学习在车间调度中的未来应用，可以考虑以下几个方面：(1)数字孪生与强化学习的融合

松间沙路hba·2022-12-24 22:55

【大四上学期】过程控制系统课程笔记

过程控制系统笔记食用指南(bySJJ)期末考试内容=过程控制系统+过程控制工程,包含小题(填空,判断等),大题(简答,计算等),期中考试的内容期末也会考到,但不一定是一样的题目,会换种形式.掌握1-9章(8除外)各种各样的典型控制系统是分析后面10-13章工程控制系统的基础.前9章内容(8除外)明显远多于后4章,大家可以根据自己的进度进行重点复习.过程控制系统部分:内容完整✔️过程控制工程部分:1

olioolii·2022-12-24 19:37

《强化学习周刊》第27期：MIT研究表明通用LTL目标的强化学习很难实现

本期贡献者：李明、刘青、小胖、陈元文章来源：智源社区论文推荐强化学习近年来取得了令人瞩目的成就，其应用于各个领域的研究也取得较大的进步，比如深度强化学习、非策略

AMiner学术搜索和科技情报挖掘·2022-12-24 16:12

6、DRN-----深度强化学习在新闻推荐上的应用

1、摘要：提出了一种新的深度强化学习框架的新闻推荐。由于新闻特征和用户喜好的动态特性，在线个性化新闻推荐是一个极具挑战性的问题。

csid_502·2022-12-24 14:26

POMO: Policy Optimization with Multiple Optima for Reinforcement Learning学习笔记

文章目录摘要零、一些基础1.梯度近似2.策略梯度定理3.REINFORCE4.REINFORCEwithBaseline5.REINFORCEActor-Critic一、介绍二、相关工作（1）深度强化学习构建法

好奇小圈·2022-12-24 10:23

线性回归、逻辑回归、正则化小结

课程笔记总览传送门：https://blog.csdn.net/weixin_42900928/article/details/86523192目录小结（一）1.线性回归1.1无正则化1.2正则化2.逻辑回归

A_waken·2022-12-24 08:37

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